1、基于yolov5算法实现马匹识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、3000多张数据训练，接近7000个目标。 4、迭代200次，模型拟合较好。 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

1、基于yolov5算法实现电动车头盔佩戴识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。 4、识别2个类别，分别是“头盔”和“人头” 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

【实际项目应用】： 机场、火车站智能安检、智能安防等。 【数据集说明】： EDS安检x光危险物品检测数据集，一共4718张图片，标签包含voc（xml）与yolo（txt）、json三种格式，目标共10类，分别是["笔记本电脑","手机平板","打火机","剪刀","压力罐","充电宝","雨伞","玻璃瓶","塑料瓶","刀具"]， 数据标注精确，数据量充足，多种目标检测算法可直接使用。实际安检落地项目所用，算法拟合不错，数据质量可靠。 更多数据集介绍请看https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127276492?spm=1001.2014.3001.5502

1、数据集图片一共1316张，未做数据增强，标签格式有两种，分别为voc格式(xml文件)和yolo格式(txt文件)，下载后需要做数据增强的，可以私信我。 2、数据集亲自收集、爬取，亲手标注，质量还不错。 3、该数据集属于目标检测数据集，可以筛选出制作分类数据集。 备注：使用过程有问题可以私信我

【实际项目应用】：车牌检测、车牌识别、车辆检测 【数据集说明】：车辆车牌检测数据集，一共1456张图片，标签包含两类，分别为“car”和“plat”，道路监控摄像头视角背景，数据分布均匀，标签包含voc（xml）、yolo（txt）两种格式，多种目标检测算法可直接使用。纯手工标注，标注精准，算法拟合不错，数据质量可靠。 【更多数据集介绍】https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127276492?spm=1001.2014.3001.5502

【实际项目应用】 车标识别检测 【数据集说明】 车轮检测数据集，一共4203张图片，6类车标，分别为“奔驰”、”本田“、”丰田“、”奥迪“、”雪佛兰“、”大众“， ['Benz','Honda','Toyota','Audi','Chevrolet','VW']，多种背景，数据分布均匀，标签包含voc（xml）、yolo（txt）两种格式，多种目标检测算法可直接使用。纯手工标注，标注精准，算法拟合很好，数据质量可靠。 【备注】：若需json格式标签，或使用过程遇到问题，请私信留言。

【实际项目应用】： 车辆违规检测项目(如压线、不礼让行人、违规车辆计数等) 【数据集说明】： 车轮检测数据集，一共3016张图片，6000多个车轮目标，多种背景，有一部分是道路监控拍摄，数据分布均匀，标签包含voc（xml）、yolo（txt）两种格式，多种目标检测算法可直接使用。纯手工标注，标注精准，算法拟合不错，数据质量可靠。

【实际项目应用】： 社区安防、学校安防、危险器具检测等 【数据集说明】： 刀具棍棒检测数据集，一共1200张图片，标签有两类，分别为[刀具、棍棒]，即['dao','bang']，多种背景，数据分布均匀，标签包含voc（xml）、yolo（txt）两种格式，多种目标检测算法可直接使用。纯手工标注，标注精准，算法拟合较好，数据质量可靠。 【备注】若需要json格式标签，或数据集使用问题，请私信留言。

1、yolov5检测源码+EDS模型文件+使用说明 2、附有训练pr曲线、损失值曲线、召回率曲线、精确度曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。

1、yolov5检测源码+表情识别检测模型+使用说明 2、附有训练pr曲线、损失值曲线、召回率曲线、精确度曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。